从“按键控制”走向“感知控制”,唯创知音推出面向真实家庭场景的晾衣架

伍华  2026-09-25  阅读 25500 次

按一下遥控器,晾杆下降;再按一下,晾杆上升。

随着智能家居的发展,现在不少晾衣架还加入了语音控制,看起来已经越来越“智能”了。

但这个时候可能有同学要问了:

会升降、能语音控制,就真的足够智能了吗?

我们不妨设想一下这样一个场景——

早上准备晾衣服,衣服已经抱在手里,这时候还要腾出手来找遥控器;好不容易把晾杆降下来,又得盯着晾杆运行,在合适的高度按下暂停。

家里老人、小孩和成年人身高又各不相同,同样一个晾衣架,每个人使用时都需要重新调整高度。

看起来机器在工作,但实际上一直都是人在适应机器。

那么问题来了:

能不能让晾衣架反过来适应人?

比如,人站到阳台上,晾衣架能够知道“人来了”;

再通过一次简单的动作,识别人的身高;晾杆下降到合适的位置后自动停止。

如果不方便说话,还可以直接用手势操作。

如果双手空闲,也可以直接说一句指令。

甚至对于家里不同的人,还能够根据身份记住各自的晾晒高度。

这听起来是不是更接近我们理解的“智能晾晒”?

这正是唯创知音此次针对电动晾衣架带来的3D ToF手势+自动测高+多模态语音交互方案。

为什么传统电动晾衣架,总有一些“不够聪明”?

我们先来看最基础的升降控制。

传统电动晾衣架的工作逻辑其实非常简单:用户按下下降按键,晾杆按照固定速度向下运动;到达合适位置后,用户再按下暂停。

整个过程看起来没有什么问题。

但如果仔细想一想,就会发现一个很有意思的现象:

机器知道自己应该往下走多少,却不知道人到底需要多高。

于是,真正的使用过程就变成了:

人盯着机器 → 等机器下降 → 判断高度 → 手动暂停。

对于成年人来说,这可能只是多花一点时间。

但如果是老人、小孩,或者手上正抱着一大堆衣物的时候,这种交互就显得没有那么方便了。

更重要的是,一家人的身高并不相同。

假设一个家庭里有老人、父母和孩子,那么同一个晾衣架可能对应完全不同的使用高度。

传统产品只能让每个人不断调整晾杆。

而智能产品真正应该解决的问题,其实是:

为什么不能让机器主动知道“你需要多高”?

想让机器“知道人多高”

首先要让它真正“看见人”

说到自动测高,这个时候有些同学可能会想到:

“加一个传感器不就行了吗?”

确实,传感器是解决问题的关键。

但问题并没有这么简单。

电动晾衣架是一个非常特殊的应用场景。

晾衣杆下面本来就是衣服、被子、大衣、窗帘等各种物品的集中区域。

如果把传感器直接安装在晾衣架主机正下方,那么平时看起来没有问题,可一旦挂满衣物,传感区域就可能被遮挡。

这时候会发生什么?

传感器看不到人了。

于是测高可能失效,手势也可能无法正常识别,甚至可能出现误判断。

从“按键控制”走向“感知控制”,唯创知音推出面向真实家庭场景的晾衣架

这也是传统机顶式感应方案比较难绕开的一个问题。

那么有没有办法,从根源上避开衣物?

唯创知音给出的思路非常直接:

既然晾衣服的区域容易被挡住,那就不要把传感器放在那里。

将传感器“挪个位置”

反而解决了大问题

唯创知音的这套方案采用的是外置独立3D ToF 48点面阵智能方案。

这里有两个关键词值得我们特别关注:

一个是“3D ToF”,另一个是“外置”。

先说3D ToF。

传统的单点测距,更像是在问:“这个位置距离我有多远?”

而3D ToF面阵方案,则可以同时获取一个区域内的空间信息。

你可以简单地把它理解成:

普通单点测距像拿着一把尺子量一个点;

而3D ToF面阵,则更像拿了一张“立体网格”去观察一个区域。

因此,它不仅可以用于距离判断,还能够进一步识别人体轮廓、手部运动轨迹以及动作幅度。

这就给“手势+测高”放在一起提供了基础。

点阵面阵探测可以识别人体轮廓、手部运动轨迹和动作幅度。

那么“外置”又有什么作用呢?

答案其实更简单。

唯创知音将传感器通过50~100cm延长线独立安装在阳台天花板侧边,让传感区域从晾晒衣物的正下方移开。

这样一来,即使晾杆上挂满衣服,也能够从物理安装位置上避开主要遮挡区域。

这就像我们拍照的时候,如果前面站满了人,把相机从正面挪到侧面,有时候并不是相机变强了,而是观察的位置变对了。

所以这套方案解决遮挡问题的思路,并不是单纯依靠算法“硬扛”,而是从传感器的安装位置入手,从物理结构上规避遮挡。

一次手势

为什么能够同时完成“测高+控制”?

解决了“看见人”的问题之后,下一个问题自然就来了:

看见人之后,怎么让晾衣架知道用户想干什么?

这就是3D ToF手势识别发挥作用的地方。

唯创知音将整套交互设计成这样的流程:

当人进入识别区域后,设备检测到人体,指示灯发生状态变化,提示设备已经进入可操作状态。

接下来,只需要将手举过头顶并停留约0.3秒,系统就可以锁定人体真实身高。

然后在头顶区域左右挥手三次,晾杆自动下降,并根据识别到的身高匹配合适高度,到达位置后自动停止。

如果需要让晾杆上升,可以抬手两次。

如果晾杆正在运行,又想暂停,则可以快速挥手两次。

也就是说,原本需要用户不断观察、不断按键的过程,被转化成了一套更加自然的动作交互。

这里其实还有一个很重要的变化:

以前的晾衣架是“机器执行指令”。

现在则变成了:

机器先感知人,再理解人的动作,最后执行对应动作。

从“按键控制”走向“感知控制”,这可能才是智能晾衣架真正值得关注的地方。

不想动手怎么办?语音+感知控制交互

“手势确实方便,但如果我双手都拿着衣服呢?”

这个问题其实很好解决。

语音交互。

双手空闲的时候,可以直接通过语音控制。

例如需要升降、暂停或者进行相关操作时,通过语音发出指令即可。

但是,语音也不是万能的。

比如清晨刚起床,不想吵醒家人;

晚上收衣服,不想打扰已经休息的人;

或者阳台附近洗衣机、排风设备正在工作,环境噪声比较大;

再或者刚洗完衣服,手上湿漉漉的,根本不方便进行按键操作。

这时候如果只能依靠语音或者按键,交互还是会受到限制。

所以唯创知音这套方案没有把所有希望都押在一种交互方式上,而是采用了一个很重要的思路:

让不同交互方式互相补位。

安静环境下,可以用手势静音操作。

双手空闲时,可以直接语音控制。

噪声大、手上沾水或者正在进食等不方便说话的场景,可以用手势。

需要传统操作时,还可以保留遥控器作为最后的控制方式。

于是,晾衣架就不再是“只有一种操作方式的智能设备”,而变成了一个能够根据场景切换交互方式的多模态设备。

为不同的产品梯队

设计不同的语音交互方案

说到智能语音,还有一个大家比较关心的问题:

如果家里网络断了怎么办?

这也是很多联网智能设备绕不开的问题。

如果所有语音识别都依赖云端,那么网络正常的时候体验不错,但一旦网络异常,原本的“智能功能”就可能无法正常工作。

所以在这套电动晾衣架方案中,唯创知音提供了不同层级的语音交互方案。

对于中端产品,可以采用离线语音识别版本。

也就是说,不需要Wi-Fi,也不需要联网,语音识别相关运算可以在本地完成。

这样即使断网,基础语音功能仍然可以正常使用。

如果希望产品拥有更丰富的语音能力,则可以采用离在线混合语音版本。

在网络正常时,可以获得多方言、小语种、天气识别、智能晾晒提醒等云端能力;

而当网络出现问题时,又可以自动切换到离线模式,保证基本功能不中断。

而

对于希望进一步做出产品差异化的高端、旗舰产品,还可以继续往前走一步:

让晾衣架认识“你是谁”。

加入声纹识别技术

让晾衣架“适应”人的习惯

如果晾衣架知道“是谁”,它就不只是会升降了

假设家里有三个人。

爸爸喜欢把晾杆放高一点;

妈妈习惯使用另外一个高度;

老人则希望晾杆下降到更方便操作的位置。

普通晾衣架并不知道这些区别。

但如果加入声纹识别,就可以进一步识别不同家庭成员的声音特征,并调用对应的高度参数和晾晒偏好。

也就是说:

同一台晾衣架,不同的人,可以对应不同的使用习惯。

今天爸爸使用,它按照爸爸的参数运行;

妈妈使用,则自动切换到妈妈的参数;

老人使用,则匹配老人习惯的高度。

这时候,机器和人的关系就发生了变化。

以前是:

人适应机器。

现在逐渐变成:

机器开始适应人。

这也是声纹识别版本能够带来的个性化价值,通过家庭成员声纹识别实现“一人一参数”的个性化体验。

一套硬件

为什么可以做出三档产品?

看到这里,可能又有品牌厂家会关心一个非常实际的问题:

“功能这么多,是不是意味着我要开发三套完全不同的硬件?”

其实不需要。

唯创知音给出的产品思路是:

同一套3D ToF硬件基础,搭配不同版本的语音方案,就可以形成不同产品梯队。

中端产品,可以采用离线语音识别;

高端产品,可以采用离在线混合语音;

旗舰产品,则可以进一步加入声纹识别。

这样一来,从中端、高端到旗舰,就可以通过不同的软件、语音能力组合形成差异化产品,而不需要每一个产品都从零开始开发。

对于品牌厂家来说,这种组合方式还有一个好处:

一套成熟方案,可以覆盖多个产品定位。

而这也正是方案型产品和单一功能模组之间的区别。

对于厂家来说

最重要的是“能不能快速落地”

技术方案讲到这里,工程师可能会关心另一个问题:

功能确实不错,但开发起来会不会很麻烦?

毕竟对于一款电动晾衣架来说,真正进入量产阶段以后,需要考虑的不只是“功能能不能实现”,还包括结构、接口、算法、抗干扰、整机适配以及量产一致性。

所以唯创知音此次提供的并不是一个需要厂家从头开发的概念,而是已经完成软硬件调试的标准化模组方案。

包括:

3D ToF激光雷达手势测高模组;

离线语音识别模组;

离在线语音识别模组;

以及语音播放提示模组。

厂家可以通过PCBA成品模组方式快速集成,也可以针对具备较强研发能力的项目,选择芯片套件进行深度定制。

对于大多数晾衣架品牌、ODM工厂和方案商来说,PCBA模组方案的优势就在于:

不用自己重新开发算法,不需要从底层开始适配,直接通过接口完成整机集成,开发周期最快可做到3~7天完成整机适配。

这样一来,品牌厂家真正需要投入的精力,就可以更多放在整机产品设计、外观、功能定义和市场定位上。

从“能升降”到“懂人”

电动晾衣架正在发生什么变化?

回过头来看,这套方案其实并不是简单地给电动晾衣架增加一个传感器。

它改变的是整个交互逻辑。

传统晾衣架的逻辑是:

人发出指令 → 机器执行。

而加入3D ToF和多模态语音之后,逻辑开始变成:

机器感知人 → 理解动作/语音 → 判断需求 → 自动执行。

人进入识别区域,它知道设备应该进入工作状态;

人做出手势,它知道用户想让晾杆上升还是下降;

人举手,它可以测量身高;

不同家庭成员使用,它可以通过声纹识别调用不同参数;

网络正常时,可以获得更多云端能力;

网络异常时,又可以通过离线能力保证基础交互;

手上拿满衣服时可以说话;

不方便说话时可以用手势;

需要传统操作时,还有遥控器作为兜底。

这时候我们再回头看“智能晾衣架”这几个字,就会发现:

真正的智能,并不是给产品增加越来越多的功能,而是让产品开始理解人的行为和使用场景。

从传统按键,到语音控制,再到今天的3D ToF手势、自动测高、多模态语音和声纹识别,电动晾衣架的交互方式正在不断变化。

而这套唯创知音方案所做的事情,可以简单概括成一句话:

让晾衣架不只是“听得懂”,更开始“看得见、测得准、认得人”。

当手势解决了静音操作,3D ToF解决了自动测高,离线语音解决了网络依赖,离在线语音拓展了智能能力,声纹识别又进一步解决了家庭成员个性化适配的问题。

不同技术不再是彼此独立的功能,而是像拼图一样组合起来,共同构成一套面向真实家庭场景的多模态交互方案。

对于电动晾衣架来说,这可能意味着一个很有意思的变化:

未来的晾衣架,或许不需要用户不断告诉它“我要怎么做”,而是它能够先理解用户,再主动完成合适的动作。

而这,或许才是智能晾晒真正值得期待的下一步。

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